NDCG = Metric.NDCG(origin, predicted, n) indicators.append('NDCG:' + str(NDCG) + '\n') # AUC = Measure.AUC(origin,res,rawRes) # measure.append('AUC:' + str(AUC) + '\n') measure.append('Top ' + str(n) + '\n') measure += indicators解释这段代码
时间: 2024-04-09 10:30:48 浏览: 24
这段代码计算了一些评估指标,并将结果添加到 `indicators` 和 `measure` 这两个列表中。下面是对每行代码的解释:
1. `NDCG = Metric.NDCG(origin, predicted, n)`:调用 Metric.NDCG 函数,计算归一化折损累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG)指标。该函数接受三个参数:origin、predicted 和 n。origin 是真实的标签或目标值,predicted 是模型的预测结果,n 是计算 NDCG 的前 n 个样本。将计算得到的 NDCG 值赋给变量 `NDCG`。
2. `indicators.append('NDCG:' + str(NDCG) + '\n')`:将 NDCG 值转换为字符串,并将其添加到 `indicators` 列表中,以便后续使用。
3. `measure.append('Top ' + str(n) + '\n')`:将字符串 `'Top '` 和变量 `n` 的值拼接起来,并将结果添加到 `measure` 列表中。
4. `measure += indicators`:将 `indicators` 列表中的所有元素添加到 `measure` 列表中。
这段代码的目的是计算 NDCG 值,并将其添加到 `indicators` 列表中,同时将 `'Top n'` 的字符串添加到 `measure` 列表中,最后将 `indicators` 列表中的所有元素添加到 `measure` 列表中。请注意,代码中的 AUC 相关的行已经被注释掉了,所以不会执行。